KR101517019B1 - Adaptive predictive image compression method using block characteristic and system thereof - Google Patents

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Abstract

블록 특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템 및 그 방법이 개시된다. 상기의 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은 압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하며, 이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하기 위해, 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계 및 상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록의 특정 엘리먼트를 양자화하기 위해, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 확인한 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 단계를 포함한다.An adaptive image compression system using a block characteristic and a method thereof are disclosed. In the adaptive image compression method using the block characteristic, quantization is performed for each block using a quantization table commonly used when quantization of blocks included in the compression target image is performed, and an image compression system is included in the compression target image Determining a quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block in order to quantize a specific block among the blocks to be quantized; Using the value of the first element of the quantization table and the value of the second element of the quantization table for each block characteristic corresponding to the identified specific element.

Description

블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법 및 그 시스템{Adaptive predictive image compression method using block characteristic and system thereof}[0001] The present invention relates to an adaptive image compression method using a block characteristic,

본 발명은 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하나의 양자화 테이블을 이용하여 압축될 이미지에 포함된 다수의 블록들을 양자화하는 이미지 압축방법에 있어서도 블록별로 특성을 고려하여 해당 블록에 적합한 압축율을 제공할 수 있는 방법 및 그 시스템에 과한 것이다. 특히, 블록별로 특성을 분석하여 압축 전에 각각의 블록별로 미리 유사화질을 유지할 수 있는 손실 허용범위 내에서 압축을 수행할 수 있는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to an adaptive image compression method and system using block characteristics, and more particularly, to an image compression method for quantizing a plurality of blocks included in an image to be compressed using one quantization table. And to provide a compression ratio suitable for the block. In particular, the present invention relates to a method and system for performing compression within a loss tolerance range in which characteristics are analyzed on a block-by-block basis and analog image quality is maintained in advance for each block before compression.

이미지를 압축하는 종래의 다양한 방식이 널리 공지되어 있다. 그 중에서 가장 널리 쓰이고 있는 JPEG(Joint Photographic Experts Group)은 이미지를 압축하여 표현하는 표준으로 널리 이용되고 있다.Various conventional ways of compressing an image are well known. JPEG (Joint Photographic Experts Group) is widely used as a standard for compressing and displaying images.

본 발명의 기술적 사상은 모든 형태의 데이터 압축 방식에 적용될 수 있지만, 설명의 편의를 위해 대표적으로 JPEG에 적용되는 경우를 일 예로 설명하기로 한다.Although the technical idea of the present invention can be applied to all types of data compression schemes, for the sake of convenience of description, a case where JPEG is applied will be described as an example.

도 1은 종래의 JPEG 이미지의 생성방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 is a view for schematically explaining a conventional method of generating a JPEG image.

도 1을 참조하면, JPEG은 원본 이미지를 압축하여 저장하는 방식인데, 원본 이미지를 DCT(Discrete Cosine Transform)을 수행하여 주파수 공간의 데이터로 변환하고(S10), 변환된 데이터를 양자화 테이블(예컨대, 표준 양자화 테이블)을 이용하여 양자화(Quantization)을 수행함으로써(S11) 손실 압축(lossy compression)을 수행하게 된다(S11). 그리고 손실 압축된 데이터를 인코딩(encoding)을 수행함으로써(S12), 압축된 이미지 데이터를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 1, JPEG is a method of compressing and storing an original image. The original image is transformed into frequency space data by performing DCT (Discrete Cosine Transform), and the transformed data is transformed into a quantization table (e.g., Quantization is performed using a standard quantization table (S11) to perform lossy compression (S11). Then, by performing encoding of the lossy compressed data (S12), compressed image data can be generated.

이와 같이 JPEG과 같은 손실 압축을 수행하는 경우, 정보의 손실은 대부분이 양자화 과정에서 수행되게 된다. 따라서, 이미지 압축률은 얼마만큼의 스케일(scale)로 양자화를 수행하는지에 주도적으로 의존하게 되는 방식이다.In this way, when lossy compression such as JPEG is performed, the loss of information is mostly performed in the quantization process. Therefore, the image compression rate is a method that depends heavily on how much quantization is performed on the scale.

하지만, 이미지 압축은 사용자의 가시적 화질이 크게 저하되지 않는 범위에서 수행되는 것이 바람직하다. 예컨대, 이미지 압축률을 크게 하는 경우(즉, 양자화 스케일을 크게 하는 경우)에는 압축된 이미지의 데이터 크기가 적어진다는 효과는 있지만, 가시적으로 크게 화질이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한, 이미지 압축률을 적게 하는 경우에는 화질의 저하는 크지 않지만, 데이터의 압축 정도가 미미하다는 문제점이 있다. However, it is desirable that the image compression is performed within a range in which the visual quality of the user is not significantly deteriorated. For example, when the image compression ratio is increased (that is, when the quantization scale is increased), the data size of the compressed image is reduced. However, there is a problem that the image quality deteriorates visually. In addition, when the image compression rate is reduced, there is a problem that the image quality is not deteriorated to a great extent, but the data compression degree is insignificant.

따라서, 가시적 화질을 유사화질(즉, 원본 대비 가시적 화질이 육안으로 구분하기 어려운 정도의 화질)의 범위 내로 유지하면서 최대한 압축률을 높일 수 있도록 하기 위한 방법 즉, 화질 대비 압축률을 최적화하는 방법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다.Therefore, a method for maximizing the compression rate while maintaining the visible quality within the range of the similar quality (i.e., the image quality with a degree that the visible quality with respect to the original is difficult to distinguish from the original), i.e., a method of optimizing the compression ratio Is being actively carried out.

이와 관련된 종래의 방법은 주로 반복적인(iterative) 압축을 수행함으로써 최적화 압축률을 탐색하는 방식(예컨대, JPEG Mini)을 이용하고 있다. 도 2는 이러한 일 예를 나타낸다.Conventional methods related thereto use a method of searching an optimized compression ratio (for example, JPEG Mini) mainly by performing iterative compression. Fig. 2 shows one such example.

도 2를 참조하면, 종래의 방식은 주파수 영역으로 변환된 이미지를 소정의 양자화 스케일로 양자화 즉, 블록별 DCT 계수 조정을 수행하는 스텝(S20), 화질 저하가 발생하였는지를 판단하는 스텝(S21), 화질저하가 없다면 다시 양자화 스케일로 블록별 DCT 계수 조정을 수행하는 스텝을 반복적으로 수행하고 있다(S20). 화질 저하가 발생하였는지는 이른바 아티팩트(Artifact) 즉, 유사화질을 벗어나도록 하는 인공적 영상이 발생하였는지를 검사하는 방식이 사용될 수 있다. 이러한 방식에서는 특정 스텝에서 소정의 스케일로 양자화를 수행한 후, 양자화 수행 전 이미지와 수행 후의 이미지 간에 아티팩트가 발생하지 않으면 양자화 스케일을 증가시킨 후 다시 양자화를 수행하는 방식을 사용하거나 또는 양자화가 수행된 블록별 DCT 계수의 값을 소정의 값만큼 줄여본 후 아티팩트가 발생하는지를 판단하는 방식이 이용될 수 있다. 이와 같은 방식으로 반복적인 압축(양자화 스케일의 증가 또는 양자화된 DCT 계수의 조정)을 통해 아티팩트가 발생하면, 이전 스텝까지의 압축된 정보를 인코딩함으로써 압축을 완료할 수 있다(S23).Referring to FIG. 2, the conventional method includes a step S20 of quantizing an image transformed into a frequency domain into a predetermined quantization scale, that is, DCT coefficient adjustment for each block, a step S21 for determining whether image quality degradation has occurred, If there is no deterioration in image quality, the DCT coefficient adjustment for each block is performed again on the quantization scale (S20). Whether or not image quality deterioration has occurred can be used as a method for checking whether an artifact occurs, that is, an artifact that causes the image quality to deviate from the similar image quality. In this method, after quantization is performed at a predetermined scale in a specific step, if artifacts do not occur between the image before and after the quantization, the quantization scale is increased and then the quantization is performed again. Alternatively, A method of determining whether artifacts are generated after reducing the value of each block DCT coefficient by a predetermined value can be used. When artifacts occur through repetitive compression (adjustment of the quantization scale or adjustment of the quantized DCT coefficients) in this manner, compression can be completed by encoding the compressed information up to the previous step (S23).

하지만, 이러한 종래의 압축방식은 압축할 이미지가 복잡하여 손실이 커도 상대적으로 가시적 화질 저하가 적은 이미지인지 또는 이미지가 단순하여 손실이 적어도 상대적으로 가시적 화질 저하가 큰 이미지인지 여부를 고려하지 않고 양자화가 수행되므로 비효율적인 방식일 수 있다. 또한, 일단 압축을 해본 후 다시 압축을 할지 압축을 그만 수행할지를 반복적으로 수행하므로 압축속도가 느릴 수밖에 없다. However, in the conventional compression method, quantization is performed without taking into consideration whether the image to be compressed is complicated and the loss is relatively small, or whether the image is simple and the loss is at least relatively large, It can be inefficient. Also, once compression is performed, compression or compression is repeatedly performed. Therefore, the compression speed is inevitably slow.

또한, 최종 압축결과가 최적의 압축률임을 보장할 수 없는 문제점이 있다. 왜냐하면, 마지막 양자화 스텝 수행결과 아티팩트가 발생하면 이전 양자화 스텝의 결과가 최종 압축결과가 되는데, 이전 양자화 스텝의 결과가 최적화 압축률로 압축되었음을 보장하지 못하기 때문이다.Further, there is a problem that it can not be guaranteed that the final compression result is an optimal compression rate. This is because, when artifacts are generated as a result of the last quantization step, the result of the previous quantization step becomes the final compression result, which does not guarantee that the result of the previous quantization step has been compressed to the optimum compression ratio.

이러한 문제점을 해결하기 위한 기술적 사상은 본 출원인이 출원한 한국특허출원(출원번호 10-2012-0091873, "적응 이미지 압축시스템 및 그 방법", 이하 '이전출원')에 개시된 바 있다. 이전출원의 명세서에 개시된 기술적 사상은 본 발명의 레퍼런스로 포함되며, 본 명세서의 기재에 포함되는 것으로 취급될 수 있다. The technical idea for solving such a problem is disclosed in Korean patent application (Application No. 10-2012-0091873, "Adaptive Image Compression System and Method ", hereinafter referred to as " Previous Application ") filed by the present applicant. The technical ideas disclosed in the specification of the prior application are included as a reference of the present invention and can be regarded as being included in the description of this specification.

이전출원의 기술적 사상은 종래의 공지된 이미지 압축방식과 달리 이미지의 특성에 따라 가시적 화질을 보장하는 양자화 레벨(level) 또는 스케일을 결정하여 비반복적으로 압축을 수행하는 방식일 수 있다. 즉, 이미지의 특성을 분석하여 유사화질을 유지하는 손실 허용 범위를 결정하고, 그에 따라 미리 압축에 사용될 양자화 스케일을 결정한 후 결정된 양자화 스케일에 상응하는 적응적 양자화 테이블을 생성하여 압축을 수행함으로써 한 번의 압축만으로 유사화질 범위 내에서 압축률을 높일 수 있는 방법이다.Unlike the conventional known image compression method, the technical idea of the prior application may be a method of performing compression on a non-repetitive basis by determining a quantization level or a scale for ensuring visible image quality according to characteristics of an image. That is, by analyzing characteristics of an image to determine a loss tolerance range for maintaining similar image quality, a quantization scale to be used for compression is determined in advance, an adaptive quantization table corresponding to the determined quantization scale is generated, It is a method to increase the compression rate within the range of similar image quality only by compression.

하지만, 이전출원의 기술적 사상은 압축대상 이미지에 대해 하나의 양자화 테이블(이전 출원의 적응 양자화 테이블)을 이용하여 모든 블록별로 양자화를 수행하게 되어서, 상기 압축대상 이미지에 포함된 특정 블록은 다른 블록에 비해 보다 큰 양자화 스케일로 양자화가 수행되어도 문제가 없음에도 불구하고 동일한 양자화 스케일로 압축이 수행되게 된다. However, the technical idea of the previous application is that quantization is performed for every block using one quantization table (adaptive quantization table of the previous application) for the compression target image, so that a specific block included in the compression target image is transferred to another block The compression is performed on the same quantization scale even though the quantization is performed with a larger quantization scale than with the quantization scale.

이러한 문제점은 JPEG 표준과 같이 압축대상 이미지에 대해 하나의 양자화 테이블을 이용하도록 정의된 이미지 압축 방식에 공통적으로 발생할 수 있는 문제점일 수 있다. 즉, JPEG 표준과 같이 하나의 양자화 테이블을 이용하여 다수의 블록들을 양자화하는 이미지 압축 방식은 상기 다수의 블록들 각각의 특성(얼마나 압축(양자화)이 되어도 유사화질 범위를 유지하는지와 관련된 특성)을 고려하여 블록들별로 서로 다른 스케일의 압축(양자화)을 수행하지 못하고 다수의 블록들에 대해 획일적으로 압축(양자화)을 수행하게 된다.Such a problem may be a problem that commonly occurs in an image compression method defined to use one quantization table for a compression target image such as a JPEG standard. That is, an image compression method for quantizing a plurality of blocks using one quantization table as in the JPEG standard is characterized by the characteristics of each of the plurality of blocks (characteristics related to whether a similar image quality range is maintained even when compression (quantization) occurs) (Quantization) of different scales can not be performed for each of the blocks, and compression (quantization) is uniformly performed on a plurality of blocks.

따라서 다수의 블록들에 대해 양자화를 수행하기 위해 이용되는 양자화 테이블이 하나라도, 압축대상 이미지에 포함된 다수의 블록들 각각의 특성을 고려하여 블록별로 적응적으로 압축 정도를 달리할 수 있는 기술적 사상이 요구된다. 또한, 이때에도 전술한 바와 같이 블록별로 DCT 계수 조정 또는 양자화 스케일의 조정을 반복적으로 수행하는 것이 아니라, 블록별 특성에 따라 미리 허용되는 한도 내에서의 양자화 기준에 따라 한번에 DCT 계수 조정을 수행할 수 있는 기술적 사상이 요구된다.
Therefore, even if there is at least one quantization table used for quantizing a plurality of blocks, a technical idea that can adaptively vary the degree of compression on a block-by-block basis considering the characteristics of each of a plurality of blocks included in an image to be compressed . Also, at this time, instead of performing the DCT coefficient adjustment or the quantization scale adjustment on a block-by-block basis, the DCT coefficient adjustment may be performed at a time according to a quantization criterion within an allowable limit according to the block- Technical thinking is required.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 압축대상 이미지에 포함된 다수의 블록들에 대해 양자화를 수행하기 위해 이용되는 양자화 테이블이 하나라도, 압축대상 이미지에 포함된 다수의 블록들 각각의 특성을 고려하여 블록별로 적응적으로 압축 정도를 달리할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method and an apparatus for quantizing a plurality of blocks included in an image to be compressed, And a method and system for adaptively varying the degree of compression on a block-by-block basis.

또한, 압축(양자화된 DCT 계수의 조정)을 수행한 후 압축된 결과가 유사화질 범위 내인지를 판단하는 과정을 반복적으로 수행하는 것이 아니라, 블록별로 특성을 판단한 후 해당 블록에 적합한 양자화 레벨과 DCT 계수의 조정 정도를 결정하여 한 번에 압축을 수행하도록 함으로써, 현저히 압축 속도를 개선할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
Further, instead of repeatedly performing the process of determining whether the compressed result is within the similar image quality range after performing the compression (adjustment of the quantized DCT coefficients), after determining the characteristic for each block, a quantization level and a DCT And a method for determining the degree of adjustment of coefficients and performing compression at a time, thereby significantly improving the compression rate, and a system therefor.

상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은 압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하며, 이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하기 위해, 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계 및 상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록의 특정 엘리먼트를 양자화하기 위해, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 확인한 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an adaptive image compression method using block characteristics, the method comprising: performing block quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed; Wherein the image compression system checks a quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block to quantize a specific block among blocks included in the compression target image, Using a value of a first element of the quantization table corresponding to the specific element and a value of a second element of the quantization table for each block property corresponding to the identified specific element to quantize a specific element do.

상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 단계는, 상기 이미지 압축시스템이 상기 제1엘리먼트의 값과 상기 제2엘리먼트의 값에 기초하여 결정되는 추가 압축 값을 연산하는 단계 및 상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트의 값으로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값을 차감한 값을 상기 특정 엘리먼트의 최종 양자화 결과 값으로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of calculating using the value of the first element of the quantization table corresponding to the specific element and the value of the second element of the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific element, Computing an additional compression value that is determined based on the value of the first element and the value of the second element; and computing an additional compression value by subtracting the additional compression value from a value obtained by quantizing the particular element by the value of the first element And computing a value as a final quantization result value of the specific element.

상기 이미지 압축시스템이 상기 제1엘리먼트의 값과 상기 제2엘리먼트의 값에 기초하여 결정되는 추가 압축 값을 연산하는 단계는 상기 이미지 압축시스템이 다음의 수학식을 만족하는 추가 압축 값을 연산하는 것을 특징으로 할 수 있다.Wherein the step of the image compression system computing an additional compression value determined based on the value of the first element and the value of the second element comprises computing the further compression value wherein the image compression system satisfies the following equation .

[수학식][Mathematical Expression]

qi/2+pi<=q'i/2q i / 2 + p i < = q ' i / 2

여기서 qi는 상기 제1엘리먼트의 값, p는 상기 추가 압축 값, q'i는 상기 제2엘리먼트의 값, i 는 엘리먼트 인덱스(index)임.Where q i is the value of the first element, p is the additional compression value, q ' i is the value of the second element, and i is the element index.

상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은 상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록의 특징값을 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계는 상기 특징 값에 따라 미리 결정된 상기 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계를 포함할 수 있다. The adaptive image compression method using the block characteristic may further include the step of the feature value of the specific block calculated by the image compression system, and the step of checking the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block may include: And determining a quantization table for each of the block characteristics according to a predetermined threshold.

상기 특정 블록의 특징값을 산출하는 단계는 상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록에 포함된 픽셀들 각각의 디퍼렌셜(differential) 값의 평균값을 상기 특징값으로 산출하는 단계를 포함하며, 상기 디퍼렌셜 값은 특정 픽셀의 픽셀 값과 상기 특정 픽셀 주변의 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이 값의 평균인 것을 특징으로 할 수 있다.Wherein the step of calculating the characteristic value of the specific block includes calculating the average value of the differential values of the pixels included in the specific block by the image compression system as the characteristic value, The average value of the difference between the pixel value of the pixel and the pixel value of each of the pixels around the specific pixel.

상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은 상기 이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 각각의 특징값을 산출하고, 산출된 상기 블록들 각각의 특징값에 기초하여 상기 양자화 테이블을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The adaptive image compression method using the block characteristic may be configured such that the image compression system calculates the feature value of each block included in the compression target image and determines the quantization table based on the calculated characteristic value of each of the blocks Step &lt; / RTI &gt;

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축방법은, 이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하면서 상기 특정 블록에 포함된 각각의 엘리먼트를 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화하는 단계 및 상기 이미지 압축시스템이 각각의 엘리먼트들 중 적어도 일부에 대해 선택적으로 상기 각각의 엘리먼트에 대응되는 추가 압축 값을 차감하여 저장하는 단계를 포함하며, 상기 추가 압축 값은 상기 특정 블록의 특징 값에 기초하여 결정된 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image compression method for performing block-by-block quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed, Quantizing each element included in the specific block using the quantization table while performing quantization of a specific block among the blocks to be quantized, Element, and the additional compression value may be determined based on a block-characteristic-specific quantization table corresponding to the specific block determined based on the characteristic value of the specific block. The adaptive image compression method using the block characteristic can be stored in a computer-readable recording medium on which the program is recorded.

상기 기술적 과제를 해결하는 압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축시스템은, 상기 양자화 테이블 및 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 정의하는 양자화 테이블 모듈 및 상기 특정 블록의 특정 엘리먼트를 양자화하기 위해, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 상기 양자화 테이블 모듈에 의해 정의되는 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 제어모듈을 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image compression system for performing block-by-block quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed, A quantization table module for defining a quantization table for each block characteristic corresponding to a specific block among the blocks and a quantization table module for quantizing a value of a first element of the quantization table corresponding to the specific element, And using the value of the second element of the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific element defined by the module.

상기 제어모듈은 상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트의 값으로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값을 차감한 값을 상기 특정 엘리먼트의 최종 양자화 결과 값으로 연산할 수 있다.The control module may calculate a value obtained by subtracting the additional compression value from a value obtained by quantizing the specific element with the value of the first element, as a final quantization result value of the specific element.

상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템은 상기 특정 블록의 특징값을 산출하기 위한 특성 판단모듈을 더 포함하며, 상기 양자화 테이블 모듈은 상기 특성 판단모듈에 의해 판단된 상기 특징값에 따라 미리 결정된 상기 블록특성별 양자화 테이블을 정의할 수 있다. Wherein the adaptive image compression system using the block characteristic further includes a characteristic determination module for calculating a characteristic value of the specific block, wherein the quantization table module is configured to determine, based on the characteristic value determined by the characteristic determination module, You can define a quantization table for each property.

상기 특성 판단모듈은, 상기 특정 블록에 포함된 픽셀들 각각의 디퍼렌셜(differential) 값의 평균값을 상기 특징값으로 산출하며, 상기 디퍼렌셜 값은 특정 픽셀의 픽셀 값과 상기 특정 픽셀 주변의 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이 값의 평균인 것을 특징으로 할 수 있다.Wherein the characteristic determination module calculates an average value of differential values of pixels included in the specific block as the feature value, wherein the differential value is a difference between a pixel value of a specific pixel and a pixel value of each pixel of the specific pixel And the average of the difference values of the pixel values.

상기 양자화 테이블 모듈은 상기 특성 판단모듈에 의해 판단된 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 각각의 특징값에 기초하여 상기 양자화 테이블을 정의할 수 있다.The quantization table module may define the quantization table based on the feature value of each block included in the compression target image determined by the characteristic determination module.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축시스템은 상기 양자화 테이블 및 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 정의하는 양자화 테이블 모듈 및 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하면서 상기 특정 블록에 포함된 각각의 엘리먼트를 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화하고, 양자화된 각각의 엘리먼트들 중 적어도 일부에 대해 선택적으로 상기 각각의 엘리먼트에 대응되는 추가 압축 값을 차감하여 저장하는 제어모듈을 포함하며, 상기 추가 압축 값은 상기 특정 블록의 특징 값에 기초하여 상기 양자화 테이블 모듈에 의해 결정된 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image compression system for performing block-by-block quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in a compression target image, A quantization table module for defining a quantization table for each block characteristic corresponding to a specific block among the blocks and a quantization table module for quantizing each element included in the specific block while quantizing a specific block among blocks included in the compression object image, And a control module for subtracting and storing an additional compression value corresponding to each element of at least a part of each of the quantized elements, wherein the additional compression value is a characteristic of the specific block Lt; RTI ID = 0.0 &gt; quantization table Characterized in that the decision on the basis of the quantization table by the block characteristics corresponding to the particular block as determined by the module.

본 발명의 기술적 사상에 따르면 압축대상 이미지에 이용되는 하나의 양자화 테이블을 이용하여 블록별로 양자화를 수행하면서도, 블록별 특성이 고려되어 적어도 하나의 블록에 대해서는 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화를 수행하는 것에 비해 보다 큰 양자화 스케일(또는 압축정도)로 압축이 수행됨으로써 보다 높은 압축률이 제공되면서도 유사화질 범위 내의 압축이미지가 제공될 수 있는 효과가 있다. According to the technical idea of the present invention, quantization is performed for each block using one quantization table used for an image to be compressed, and quantization is performed for the at least one block using the quantization table, Compression is performed with a larger quantization scale (or degree of compression) than in the case where a compressed image is provided in a similar image quality range while a higher compression ratio is provided.

또한, 압축대상 이미지에 포함된 소정의 블록에 대해 DCT 계수의 조정이 수행되는 경우에도, 반복적 압축 후의 화질 검사를 수행하는 것이 아니라 블록별 특성에 따라 간단한 연산만으로도 한 번의 양자화를 통해 압축(DCT 계수의 조정)이 완료되므로, 압축 속도의 현저한 개선이 존재하는 효과가 있다.
In addition, even when the DCT coefficient adjustment is performed on a predetermined block included in the compression target image, the image quality after the iterative compression is not performed, but the compression (DCT coefficient ) Is completed, there is an effect that there is a remarkable improvement in the compression speed.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 종래의 JPEG 압축 방식을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 종래의 반복적인 압축 방식을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법에 따라 양자화된 DCT 계수의 조정을 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 적응 이미지 압축방법에 따라 압축대상 이미지의 블록별 이미지 특징값을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 압축대상 이미지의 블록별 특성을 판단하는 방식을 설명하기 위한 도면이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS A brief description of each drawing is provided to more fully understand the drawings recited in the description of the invention.
FIG. 1 is a view for schematically explaining a conventional JPEG compression method.
2 is a schematic view for explaining a conventional repetitive compression method.
3 is a diagram showing a schematic configuration of an adaptive image compression system using block characteristics according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a method of adjusting quantized DCT coefficients according to an adaptive image compression method using block characteristics according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining a method of determining an image feature value for each block of an image to be compressed according to an adaptive image compression method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of determining characteristics of a block to be compressed according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, operational advantages of the present invention, and objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings and the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention.

또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다. Also, in this specification, when any one element 'transmits' data to another element, the element may transmit the data directly to the other element, or may be transmitted through at least one other element And may transmit the data to the other component.

반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.Conversely, when one element 'directly transmits' data to another element, it means that the data is transmitted to the other element without passing through another element in the element.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다. 3 is a diagram showing a schematic configuration of an adaptive image compression system using block characteristics according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템(이하, '적응 이미지 압축시스템', 100)은 제어모듈(110) 및 양자화 테이블 모듈(120)을 포함한다. 상기 적응 이미지 압축시스템(100)은 특성 판단모듈(130)을 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, an adaptive image compression system (hereinafter referred to as 'adaptive image compression system') 100 using a block characteristic according to an embodiment of the present invention includes a control module 110 and a quantization table module 120. The adaptive image compression system 100 may further include a feature determination module 130.

또한, 도 3에는 도시되지 않았지만, 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에는 소정의 타입 컨버터(미도시), 인코더(미도시) 등이 더 포함될 수 있음은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다. Although not shown in FIG. 3, the adaptive image compression system 100 may further include a predetermined type converter (not shown), an encoder (not shown), and the like. You will be able to reason.

상기 적응 이미지 압축시스템(100)은 소정의 압축대상 이미지를 입력으로 수신할 수 있다. 그러면 본 발명의 기술적 사상에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법에 따라 상기 압축대상 이미지를 압축한 후 압축된 이미지를 출력할 수 있다.The adaptive image compression system 100 may receive a predetermined compression target image as an input. Then, according to the adaptive image compression method using the block characteristic according to the technical idea of the present invention, the compressed image can be compressed and the compressed image can be output.

상기 적응 이미지 압축시스템(100)은 소정의 데이터 프로세싱 장치(예컨대, 컴퓨터, 모바일 단말기 등)에 설치되어, 상기 데이터 프로세싱 장치에 구비된 하드웨어 및 본 발명의 기술적 사상을 구현하도록 정의되는 소정의 소프트웨어 코드와 유기적으로 결합되는 구성을 의미할 수 있다. The adaptive image compression system 100 is installed in a predetermined data processing apparatus (e.g., a computer, a mobile terminal, etc.), and is provided with hardware included in the data processing apparatus and predetermined software codes defined to implement the technical idea of the present invention And the like.

본 명세서에서 '모듈'이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 '모듈'은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스(resource)의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.In this specification, the term 'module' may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the 'module' may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for the predetermined code to be executed, and may be a code physically connected to the module, or a kind of hardware Or may be easily deduced to the average expert in the field of the present invention.

구현 예에 따라, 상기 적응 이미지 압축시스템(100)은 어느 하나의 물리적 장치가 아니라, 복수의 물리적 장치에 분산되어 설치될 수도 있다. 필요에 따라, 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 포함된 각각의 구성들이 독립적인 물리적 장치들로 구현되면, 이러한 물리적 장치들이 유무선 네트워크를 통해 유기적으로 결합되어 구현되어 본 발명의 기술적 사상에 따른 상기 적응 이미지 압축시스템(100)을 구현할 수도 있다.According to an embodiment, the adaptive image compression system 100 may be distributed over a plurality of physical devices, not just one physical device. If necessary, each of the components included in the adaptive image compression system 100 may be implemented as independent physical devices, and these physical devices may be combined and integrated through a wired / wireless network, An adaptive image compression system 100 may be implemented.

상기 제어모듈(110)은 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 포함된 다른 구성들(예컨대, 상기 양자화 테이블 모듈(120), 및/또는 상기 특성 판단모듈(130) 등)의 기능 및/또는 리소스를 제어할 수 있다.The control module 110 may perform the functions of other configurations (e.g., the quantization table module 120 and / or the property determination module 130) included in the adaptive image compression system 100 and / Can be controlled.

상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 적응 이미지 압축시스템(100)이 압축하는 압축대상 이미지의 양자화 테이블 모듈(120)을 정의할 수 있다. 또한, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 압축대상 이미지에 포함된 블록별로 대응하는 블록특성별 양자화 테이블을 정의할 수 있다. 양자화 테이블 및/또는 블록특성별 양자화 테이블을 정의한다고 함은, 미리 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 포함된 소정의 저장장치에 상기 양자화 테이블 및/또는 상기 블록특성별 양자화 테이블을 생성하여 저장하고 있거나, 또는 필요시에 상기 양자화 테이블 및/또는 상기 블록특성별 양자화 테이블을 생성할 수 있는 소정의 알고리즘 또는 정보들을 저장하고 있다가 필요시에 생성하는 것을 의미할 수 있다.The quantization table module 120 may define a quantization table module 120 of a compression target image to be compressed by the adaptive image compression system 100. In addition, the quantization table module 120 may define a quantization table for each block characteristic for each block included in the compression target image. The quantization table and / or the block property-specific quantization table is defined. The quantization table and / or the block property-specific quantization table are generated and stored in a predetermined storage device included in the adaptive image compression system 100 in advance Or may store, if necessary, predetermined algorithms or information that can generate the quantization table and / or the quantization table for each block property, if necessary.

상기 양자화 테이블 모듈(120)이 정의하는 상기 양자화 테이블은 압축대상 이미지에 따라 적응적으로 정의될 수도 있고, JPEG 표준에서 정의되는 표준 양자화 테이블일 수도 있다. The quantization table defined by the quantization table module 120 may be adaptively defined according to an image to be compressed or may be a standard quantization table defined in the JPEG standard.

또한, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 블록별로 블록특성별 양자화 테이블을 정의할 수 있다. 상기 블록특성별 양자화 테이블은 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 모두에 대해 정의될 수도 있고, 구현 예에 따라서는 상기 블록들 중 일부의 블록에 대해서만 정의될 수도 있다. 상기 일부의 블록은 예컨대, 상기 양자화 테이블보다 양자화 스케일이 큰 블록특성별 양자화 테이블에 의해 양자화가 수행되어도 유사화질 범위를 보장할 수 있는 블록일 수 있다. 즉, 상기 양자화 테이블에 의해 양자화가 수행된 후에도 더 압축(즉, DCT 계수의 조정)이 수행되어도 무방한(유사화질 범위일 수 있는) 블록에 대해서만 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 블록특성별 양자화 테이블을 정의할 수도 있다. 또한 더 압축이 수행된다고 함은, 블록에 포함된 DCT 계수들(즉, 블록의 엘리먼트들) 중 적어도 하나의 계수(엘리먼트)에 대해서 조정(양자화된 DCT 계수의 값을 낮춤)이 수행되는 경우를 포함하는 의미로 정의될 수 있다. In addition, the quantization table module 120 may define a quantization table for each block characteristic for each block. The quantization table for each block characteristic may be defined for all blocks included in the compression target image, or may be defined for only some of the blocks according to an embodiment. The block may be a block capable of ensuring a similar image quality range even if quantization is performed by a quantization table for each block characteristic having a larger quantization scale than the quantization table. That is, the quantization table module 120 can quantize the quantized values of the quantized values of the quantized values of the quantized values (i.e., You can also define a table. Further, the further compression is performed when the adjustment (lowering the value of the quantized DCT coefficient) is performed on at least one coefficient (element) among the DCT coefficients included in the block (i.e., elements of the block) Can be defined as including meaning.

상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 압축대상 이미지에 포함된 블록들 각각에 대한 특징값에 기초하여 블록들 각각의 블록특성별 양자화 테이블을 정의할 수 있다. 상기 특징값은 해당 블록이 얼마나 양자화가 수행되어도 유사화질을 보장할 수 있는지를 판단할 수 있는 기준이 되는 값일 수 있다. 이러한 특징값은 상기 특성 판단모듈(130)에 의해 판단될 수 있다. The quantization table module 120 may define a quantization table for each block characteristic of each block based on a feature value of each block included in the compression target image. The feature value may be a value that can be used as a criterion for determining whether the similar block can be guaranteed regardless of how much the block is quantized. Such a characteristic value may be determined by the characteristic determination module 130. FIG.

상기 특성 판단모듈(110)은 상기 적응 이미지 압축시스템(100)으로 입력되는 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 적어도 하나의 특성을 판단할 수 있다. 즉, 상기 압축대상 이미지의 포함된 블록이 복잡한 이미지인지 단순한 이미지인지 등을 나타내는 복잡도, 화질, 종류(그라데이션(gradation), 스토롱 에지(strong edge), 텍스쳐(texture) 등) 등 압축과 관련된 특성을 판단할 수 있다. 이러한 블록별 특성은 상기 적응 이미지 압축시스템(100)이 손실 압축을 수행하기 때문에 고려되어야 할 특성일 수 있다. 왜냐하면, 상기 압축대상 이미지는 그 특성에 따라 일정 정도의 정보의 손실이 되어도 가시적 화질에는 큰 영향이 없는 이미지일 수도 있고, 상기 일정 정도의 정보의 손실이 있는 경우에는 가시적 화질에 큰 영향이 존재하는 이미지일 수도 있기 때문이다.The characteristic determination module 110 may determine at least one characteristic of the blocks included in the compression target image input to the adaptive image compression system 100. That is, characteristics related to compression such as complexity, image quality, kind (gradation, strong edge, texture, etc.) indicating whether the block including the compression target image is a complex image or a simple image, Can be determined. Such block-specific characteristics may be characteristics to be considered because the adaptive image compression system 100 performs lossy compression. This is because the compression target image may be an image having no significant influence on the visible image quality even if a certain amount of information is lost depending on the characteristic thereof and there is a great influence on the visible image quality when the information loss is a certain degree It may be an image.

따라서, 본 발명의 기술적 사상에 따르면, 상기 특성 판단모듈(130)에 의해 소정의 블록의 특징값이 판단되면, 상기 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블이 정의될 수 있다. 블록특성별 양자화 테이블이 정의된다고 함은, 상기 블록특성별 양자화 테이블에 포함되는 각각의 엘리먼트의 값이 정의됨을 의미할 수 있다. 결국, 블록특성별 양자화 테이블은 해당 블록의 특성에 따라 양자화가 수행되어도 유사화질 범위 내라고 판단되는 양자화 정도의 (본 발명의 기술적 사상에서의)최대치에 상응하는 양자화 테이블을 의미할 수 있다. Therefore, according to the technical idea of the present invention, when the characteristic value of a predetermined block is determined by the characteristic determination module 130, a quantization table for each block characteristic corresponding to the block can be defined. The definition of the quantization table for each block characteristic may mean that the value of each element included in the quantization table for each block characteristic is defined. As a result, the quantization table for each block characteristic may refer to a quantization table corresponding to a maximum value (in the technical idea of the present invention) of the degree of quantization judged to be within the similar image quality range even if the quantization is performed according to the characteristics of the corresponding block.

이러한 블록특성별 양자화 테이블은 블록별 특징값을 어떻게 정의하는지 여부에 따라 소정의 방식으로 정의될 수 있다. 또한, 특징값이 판단되면 판단된 특징값에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블이 실험적으로 미리 결정되어 있을 수 있다. The quantization table for each block characteristic can be defined in a predetermined manner according to how the characteristic values for each block are defined. In addition, if a feature value is determined, a quantization table for each block characteristic corresponding to the determined feature value may be experimentally determined in advance.

이론적으로는 압축대상 이미지의 모든 블록별로 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 따라 양자화를 수행하면 높은 압축률을 획득할 수 있다. 하지만, 소정의 이미지 압축방식(예컨대, JPEG)은 하나의 압축대상 이미지에 대해서는 동일한 양자화 테이블로 양자화를 수행하여야 하도록 정의되어 있을 수 있다. 따라서, 이러한 경우에는 이전출원에 개시된 바와 같이 전체 블록들에 적용될 양자화 테이블을 적응적으로 적절하게 선택함으로써 압축률을 높이는 방식이 채택될 수 있다. Theoretically, a high compression rate can be obtained by performing quantization according to a quantization table for each block characteristic corresponding to all blocks of the compression target image. However, a predetermined image compression method (for example, JPEG) may be defined to perform quantization on the same quantization table for one compression target image. Therefore, in this case, a method of increasing the compression ratio by adaptively selecting a quantization table to be applied to all the blocks as disclosed in the previous application can be adopted.

하지만, 이처럼 전체 블록들에 적용될 양자화 테이블이 적절히 정의된다고 하더라도, 압축대상 이미지에는 다른 블록들에 비해 복잡도 등이 높아서 상기 양자화 테이블로 양자화를 수행한 후에 추가적으로 압축(양자화 스케일의 증가 또는 DCT 계수의 조정)이 수행되어도 유사화질이 유지될 수 있는 특정 블록이 적어도 하나 존재할 수 있다. 즉, 상기 특정 블록에 대응하는 블록특성별 양자화 테이블의 양자화 스케일은 압축대상 이미지 전체에 적용되는 양자화 테이블에 비해 클 수 있다. 따라서 상기 특정 블록은 더 압축이 수행되어도 유사화질을 유지할 수 있는 블록일 수 있다. However, even if the quantization table to be applied to all the blocks is appropriately defined, the compression target image has higher complexity than other blocks, so that the quantization table is further compressed after quantization with the quantization table (increase of the quantization scale or adjustment of the DCT coefficient ) May be performed, at least one specific block in which similar image quality can be maintained may exist. That is, the quantization scale of the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block may be larger than the quantization scale applied to the entire compression target image. Therefore, the specific block may be a block capable of maintaining similar image quality even if compression is further performed.

그러므로 본 발명의 기술적 사상은 압축대상 이미지의 블록별 양자화에 이용되는 전체 양자화 테이블을 이용하여 양자화가 수행되는 경우에도, 블록별 특성이 고려되어 특정 블록에 대해서는 상기 전체 양자화 테이블로 양자화를 수행한 것에 비해 결과적으로 보다 높은 스케일의 양자화(보다 높은 압축)가 수행될 수 있는 기술적 사상을 제공한다.Therefore, even if the quantization is performed using the entire quantization table used for quantization of blocks in the compression target image, the technical idea of the present invention is that quantization is performed on the specific block with the entire quantization table, Resulting in a higher degree of quantization (higher compression).

이를 위해 상기 제어모듈(110)은 압축대상 이미지에 포함되는 블록별로 상기 압축대상 이미지 전체에 적용되는 양자화 테이블을 이용하여 양자화를 수행할 수 있다. 양자화를 수행한다고 함은 블록별 DCT 계수들(엘리먼트들)을 양자화 테이블을 이용하여 양자화하여 양자화된 값을 연산하는 과정을 의미할 수 있다. 이러한 과정을 수행하면서, 상기 제어모듈(110)은 상기 압축대상 이미지에 포함된 특정 블록의 적어도 하나의 엘리먼트(DCT 계수)에 대해서는 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화한 후에도 추가로 압축을 수행할 수 있다. 추가로 압축을 수행한다고 함은 소정의 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화된 값을 그대로 최종 결과 값으로 이용하는 것이 아니라, 상기 양자화된 값에서 소정의 추가 압축 값을 뺀 값을 최종 결과 값으로 특정하는 것을 의미할 수 있다. 이때 상기 추가 압축 값은 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 결정되는 값일 수 있다. To this end, the control module 110 may perform quantization using a quantization table applied to the entire compression target image for each block included in the compression target image. To perform the quantization means to process quantized values by quantizing the DCT coefficients (elements) for each block using a quantization table. While performing this process, the control module 110 may further compress at least one element (DCT coefficient) of a specific block included in the compression target image, after quantization using the quantization table . The further compression means that a value obtained by subtracting a predetermined additional compression value from the quantized value is used as a final result value instead of directly using the quantized value using a predetermined quantization table as a final result value It can mean. In this case, the additional compression value may be a value determined based on the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block.

상기 제어모듈(110)은 양자화 테이블 모듈(120)로부터 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 대한 정보를 수신하여, 상기 추가 압축 값을 연산할 수 있다. 그리고 연산된 추가 압축 값을 이용하여, 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화된 값을 조정하여 추가로 압축을 수행할 수 있다. 이러한 추가 압축은 상기 특정 블록의 엘리먼트별로 수행될 수 있다. The control module 110 may receive the information on the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block from the quantization table module 120 to calculate the additional compression value. The quantized value may be adjusted using the quantization table using the computed additional compression value to further perform compression. Such additional compression may be performed for each element of the specific block.

일 실시 예에 의하면, 상기 제어모듈(110)은 압축대상 이미지에 포함된 블록별로 양자화 테이블을 이용하여 양자화를 수행하면서, 현재 양자화를 수행하는 블록이 추가 압축을 수행할 블록인지를 판단할 수도 있다. 추가 압축을 수행할 블록인지 여부는 상기 블록의 특징 값에 기초하여 판단될 수 있다. 상기 특징값은 상기 블록의 양자화 스케일에 상응하는 값이므로, 상기 블록의 특징 값에 상응하는 양자화 스케일이 상기 양자화 테이블의 양자화 스케일보다 큰 경우에는 상기 제어모듈(110)은 상기 블록을 추가 압축을 수행할 블록으로 판단할 수도 있다. 물론, 다른 실시 예에 의하면 상기 제어모듈(110)은 양자화를 수행하는 블록이 추가 압축이 가능한지 여부를 별도로 판단하지 않고, 상기 블록들에 포함된 엘리먼트들 각각에 대해 추가 압축 가능한지 여부를 판단할 수도 있다. 엘리먼트들 각각이 추가 압축이 가능한지 여부는, 특정 블록에 포함된 특정 엘리먼트(DCT 계수)에 대응되는 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값이 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값보다 작은 경우일 수 있다. 즉, 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값이 더 큰 경우에는, 상기 양자화 테이블로 양자화가 수행되면 상기 특정 엘리먼트는 제2엘리먼트로 양자화가 수행되어도 되지만 제2엘리먼트의 값보다 작은 제1엘리먼트의 값으로 양자화가 수행되는 것을 의미할 수 있다.According to an embodiment, the control module 110 may quantize the blocks included in the image to be compressed using a quantization table, and may determine whether the current quantization block is a block to be further compressed . Whether or not the block to be subjected to the additional compression can be judged based on the characteristic value of the block. Since the feature value is a value corresponding to the quantization scale of the block, when the quantization scale corresponding to the feature value of the block is larger than the quantization scale of the quantization table, the control module 110 performs the additional compression of the block It can be judged as a block to be processed. Of course, according to another embodiment, the control module 110 may determine whether a block that performs quantization is additionally compressible for each of the elements included in the blocks, without separately determining whether or not additional compression is possible have. Whether or not each of the elements can be further compressed depends on whether the value of the first element of the quantization table corresponding to the specific element (DCT coefficient) included in the specific block is smaller than the value of the second element of the quantization table for each block characteristic Value. &Lt; / RTI &gt; That is, when the value of the second element of the quantization table for each block characteristic is larger, if the quantization is performed on the quantization table, the specific element may be quantized by the second element, Lt; RTI ID = 0.0 &gt; a &lt; / RTI &gt;

따라서, 이러한 경우에는 상기 제어모듈(110)은 상기 특정 엘리먼트에 대해서는 제1엘리먼트로 양자화된 값에서 소정의 추가 압축 값을 뺀 값을 최종 양자화 결과 값으로 연산함으로써 상기 특정 엘리먼트에 대해서 추가 압축을 수행할 수 있다.Therefore, in this case, the control module 110 performs additional compression on the specific element by calculating a value obtained by subtracting a predetermined additional compression value from a value quantized by the first element, as a final quantization result value for the specific element can do.

본 발명의 기술적 사상에 따라 상기 추가 압축 값을 판단하는 방법의 일 예는 도 4에 도시된다.An example of a method for determining the further compressed value according to the technical idea of the present invention is shown in FIG.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법에 따라 양자화된 DCT 계수의 조정을 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining a method of adjusting quantized DCT coefficients according to an adaptive image compression method using block characteristics according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 도 4에 도시된 바와 같이 압축대상 이미지 전체에 이용되는 양자화 테이블(1)을 정의할 수 있다. 상기 양자화 테이블은 블록이 8픽셀로 구분되는 경우, q0 ~ q63의 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 상기 양자화 테이블(1)은 상기 압축대상 이미지가 JPEG인 경우, JPEG 표준에서 정의되는 표준 양자화 테이블일 수도 있다. 또는 상기 양자화 테이블(1)은 이전출원에서 개시된 바와 같이 상기 압축대상 이미지에 포함된 블록들 각각의 특징 값에 기초하여 결정되는 상기 압축대상 이미지 전체의 특성에 따라 적응적으로 생성될 수도 있다.Referring to FIG. 4, the quantization table module 120 may define a quantization table 1 used for an entire compression target image, as shown in FIG. The quantization table may include elements of q 0 to q 63 when the block is divided into 8 pixels. The quantization table 1 may be a standard quantization table defined in the JPEG standard when the compression target image is JPEG. Alternatively, the quantization table 1 may be adaptively generated according to the characteristics of the entire compression target image, which is determined based on the characteristic value of each block included in the compression target image, as disclosed in the previous application.

한편, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 특정 블록의 블록특성별 양자화 테이블(2)을 도 4에 도시된 바와 같이 정의할 수 있다. 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)은 상기 특정 블록의 특징값이 특성 판단모듈(130)에 의해 판단되면, 판단된 특징값에 따라 결정될 수 있다. 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 특성 판단모듈(130)에 의해 판단되는 특징값에 상응하는 블록특성별 양자화 테이블(2)에 대한 정보를 미리 저장하고 있거나, 적어도 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)을 생성할 수 있는 소정의 정보들을 저장하고 있을 수 있다. 상기 블록특성별 양자화 테이블(2) 역시 도 4에 도시된 바와 같이 q'0 ~ q'63의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.Meanwhile, the quantization table module 120 can define a quantization table 2 for each block characteristic of a specific block as shown in FIG. The quantization table 2 for each block characteristic may be determined according to the determined characteristic value if the characteristic value of the specific block is determined by the characteristic determination module 130. [ The quantization table module 120 previously stores information on the quantization table 2 for each block characteristic corresponding to the feature value judged by the characteristic judgment module 130 or at least the quantization table 2 for each block characteristic, May store certain information that can be used to generate the information. The block characteristic-specific quantization table 2 may also include elements of q ' 0 to q' 63 as shown in FIG.

그러면, 상기 제어모듈(110)은 특정 블록에 대해 상기 양자화 테이블(1)을 이용하여 양자화를 수행할 수 있다. 양자화는 상기 특정 블록에 포함되는 각각의 엘리먼트들을, 각각의 엘리먼트들에 대응되는 상기 양자화 테이블(1)의 엘리먼트들로 나누어 몫을 연산하는 과정을 통해 수행될 수 있다. 상기 제어모듈(110)은 특정 블록의 특정 엘리먼트(qi(0≤i≤63)에 대응되는 DCT 계수)에 대해 상기 양자화 테이블(1)에 포함된 제1엘리먼트(qi)을 이용하여 우선 양자화를 수행할 수 있다. 그리고 상기 특정 엘리먼트가 추가 압축이 가능한지를 판단할 수 있다. 추가 압축이 가능한지는 상기 제1엘리먼트(qi)가 상기 제1엘리먼트(qi)에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)의 엘리먼트 즉, 제2엘리먼트(q'i)보다 작은지 여부에 따라 판단될 수 있다. 즉, 제2엘리먼트(q'i)가 더 큰 경우는 상기 특정 엘리먼트는 추가 압축이 가능할 수 있다. 왜냐하면, 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)은 상기 특정 블록에 대해서는 유사화질을 보장하는 양자화 테이블로 미리 정의되어 있는 테이블이므로, 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)에 포함된 각각의 엘리먼트를 이용하여 양자화를 수행하여도 무방하기 때문이다. 따라서, 상기 제2엘리먼트(q'i)가 상기 제1엘리먼트(qi)보다 더 큰 경우에는, 추가 압축이 가능함을 의미할 수 있다. Then, the control module 110 may perform quantization using the quantization table 1 for a specific block. The quantization may be performed by dividing each element included in the specific block by the elements of the quantization table 1 corresponding to each element and calculating a quotient. The control module 110 determines whether or not a DCT coefficient corresponding to a specific element q i (0? I ? 63) of a particular block is priority by using the first element q i included in the quantization table 1 Quantization can be performed. And may determine whether the particular element is further compressible. Whether further compression is possible is not the first is smaller than the first element (q i) an element that is, the second element (q 'i) of the first element, the block character by a quantization table (2) corresponding to the (q i) . &Lt; / RTI &gt; That is, if the second element q ' i is larger, the specific element may be further compressible. This is because the quantization table 2 for each block characteristic is a table defined in advance as a quantization table for guaranteeing similar image quality for the specific block. Therefore, by using each element included in the quantization table 2 for each block characteristic Quantization may be performed. Thus, if the second element q ' i is larger than the first element q i , it may mean that further compression is possible.

그러면, 상기 제어모듈(110)은 상기 특정 엘리먼트에 대해 추가 압축이 가능한 경우, 추가 압축 값을 연산할 수 있다. The control module 110 may then calculate an additional compression value if further compression is possible for the particular element.

상기 추가 압축 값은 상기 특정 엘리먼트를 제1엘리먼트(qi)로 양자화한 값에서 추가 압축 값(p)를 차감한 경우의 DCT 계수의 오차 값이 상기 특정 엘리먼트를 제2엘리먼트(q'i)로 양자화하는 경우의 DCT 계수의 오차 값보다 작거나 같은 경우를 만족하는 것이 바람직할 수 있다.The further compressed value is the first element (q i) the error value of the DCT coefficient of the second element (q 'i) for the specific elements in the case of subtracting the added compression value (p) from a quantized value to the particular element It may be preferable to satisfy the case where the error value of the DCT coefficient is equal to or smaller than the error value of the DCT coefficient when quantization is performed.

즉, 추가 압축은 상기 특정 엘리먼트를 제1엘리먼트(qi)로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값(p)만큼 차감함으로써 수행될 수 있다. 이때 상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트(qi)로 양자화하는 경우에는, 상기 특정 엘리먼트를 반올림한 후 양자화를 수행하므로 최대 오차는 qi/2가 된다. 그리고 양자화된 값에서 p 만큼을 차감하면 최대 오차는 pi 만큼 증가할 수 있다. 따라서, 상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트(qi)로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값만큼 추가 압축이 될 경우의 DCT 계수의 최대 오차는 (qi/2 + pi)일 수 있다. That is, further compression may be performed by subtracting the additional compression value (p) from the quantized value of the particular element with the first element (q i ). At this time, when the specific element is quantized with the first element q i , the maximum error is q i / 2 since the specific element is rounded and then quantized. And subtracting p from the quantized value, the maximum error can be increased by p i . Therefore, the maximum error of the DCT coefficient when the additional element is further compressed by the additional compressed value at the value obtained by quantizing the specific element with the first element q i may be (q i / 2 + p i ).

또한, 상기 특정 엘리먼트를 제2엘리먼트(q'i)로 양자화는 경우의 DCT 계수의 최대 오차는 q'i/2일 수 있다. In addition, the maximum error of the DCT coefficient when quantizing the specific element into the second element q'i may be q ' i / 2.

따라서, 양자화를 수행해도 무방한 값인 제2엘리먼트(q'i)로 양자화를 수행했을 때의 오차(q'i/2)보다 오차가 작거나 같은 값을 갖게 하는 추가 압축 값(p)는 도 4에 도시된 바와 같이 (qi/2 + pi) ≤ (q'i/2)를 만족하게 된다. 따라서, 이러한 조건을 만족하는 추가 압축 값(p)을, 특정 엘리먼트를 제1엘리먼트(qi)로 양자화한 값에서 차감하면, 상기 특정 엘리먼트가 추가 압축이 수행된 최종 양자화 결과 값이 될 수 있다.Therefore, even if the quantization is performed, the additional compressed value p having the error smaller than or equal to the error (q ' i / 2) when the quantization is performed with the second element q'i, (Q i / 2 + p i ) (q ' i / 2) as shown in FIG. Therefore, if the additional compressed value p satisfying this condition is subtracted from the value obtained by quantizing the specific element with the first element qi, the specific element may be the final quantization result value after the further compression.

이러한 방식으로 상기 제어모듈(110)은 상기 특정 블록의 각각의 엘리먼트들에 대해 추가 압축이 가능한 경우 선택적으로 추가 압축을 수행함으로써, 결과적으로 양자화 테이블을 이용하여 양자화를 수행할 때보다 더 압축이 가능한 상기 특정 블록에 대해서, 압축대상 이미지에 공통적으로 이용되는 상기 양자화 테이블(1)을 통해 양자화를 수행하면서도 실제로는 상기 특정 블록에 대해서는 상기 특정 블록의 특성이 고려된 적응적 압축이 가능하게 되는 효과가 있다.In this manner, the control module 110 may optionally perform additional compression when additional compression is possible for each of the elements of the particular block, resulting in a compression that is more compressible than quantization using the quantization table The quantization is performed on the specific block through the quantization table 1 commonly used for the compression target image, but the effect of adaptively compressing the specific block considering the characteristics of the specific block is actually possible have.

또한, 상기 특정 블록에 대해 미리 정의된 상기 블록특성별 양자화 테이블(2)을 이용하여 간단한 연산을 통해서 상기 특정 블록에 대한 압축(양자화)이 완료되므로 종래의 이터러티브(iterative)한 압축방식에 비해 현저한 압축속도의 개선이 가능한 효과가 있다.In addition, since the compression (quantization) of the specific block is completed through a simple operation using the quantization table 2 for each block characteristic defined in advance for the specific block, the conventional iterative compression method It is possible to remarkably improve the compression rate.

한편, 상기 특성 판단모듈(130)은 상기 압축대상 이미지에 포함된 각각의 블록별 특징값을 산출할 수 있다. Meanwhile, the characteristic determination module 130 may calculate a feature value for each block included in the compression target image.

상기 특징값을 산출하는 방식은 다양한 방식이 존재할 수 있으며, 어떠한 경우든 상기 특징 값은 특정 블록의 양자화 스케일을 판단하는 기준이 되는 값으로 정의될 수 있다. There are various schemes for calculating the feature value. In any case, the feature value may be defined as a reference value for determining a quantization scale of a specific block.

본 발명의 일 실시 예에 따른 특징 값을 판단하는 방법은 도 5에 도시된다.A method for determining a feature value according to an embodiment of the present invention is shown in Fig.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 적응 이미지 압축방법에 따라 압축대상 이미지의 블록별 이미지 특징값을 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 4 is a view for explaining a method of determining an image feature value for each block of a compression target image according to an adaptive image compression method according to an embodiment of the present invention.

도 3 및 도 4를 참조하면, 적응 이미지 압축시스템(100)에 포함된 소정의 타입 컨버터(미도시)에 의해 그레이 이미지로 타입 컨버팅된 압축대상 이미지의 데이터가 상기 특성 판단모듈(110)로 입력될 수 있다. 상기 그레이 이미지는 예컨대, 이미지의 루미넌스(luminence) 값을 갖는 데이터일 수 있으며, 소정의 버퍼에 저장될 수 있다. 그러면, 상기 특성 판단모듈(110)은 상기 버퍼로부터 상기 데이터를 독출할 수 있다. 물론, 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 인코딩된 이미지 파일(예컨대, JPEG 파일 등)이 입력되는 경우에는, 소정의 디코더를 통해 인코딩된 이미지 파일이 디코딩되어 원본 이미지에 상응하는 데이터(RGB raw image)로 변환된 후, 상기 타입 컨버터(미도시)로 입력될 수도 있다.3 and 4, data of a compression target image type-converted into a gray image by a predetermined type converter (not shown) included in the adaptive image compression system 100 is input to the characteristic determination module 110 . The gray image may be, for example, data having a luminance value of the image, and may be stored in a predetermined buffer. Then, the characteristic determination module 110 may read the data from the buffer. Of course, when an encoded image file (for example, a JPEG file) is input to the adaptive image compression system 100, the image file encoded through a predetermined decoder is decoded and data corresponding to the original image (RGB raw image ), And then input to the type converter (not shown).

상기 특성 판단모듈(110)은 이미지를 복수의 블록으로 구분할 수 있다. 일 예에 의하면, 상기 특성 판단모듈(110)은 JPEG 표준과 같이 상기 블록의 크기를 8로 설정할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. The characteristic determination module 110 may divide the image into a plurality of blocks. According to an example, the characteristic determination module 110 may set the size of the block to 8 as in the JPEG standard, but the present invention is not limited thereto.

상기 특성 판단모듈(110)은 구분된 복수의 블록들 각각의 특징 값을 산출할 수 있다. 상기 특징 값은 각각의 블록에 상응하는 부분 이미지의 특징을 나타낼 수 있는 정보를 의미할 수 있다. 상기 특징 값은 각 블록이 얼마나 압축될 수 있는지와 관련된 값일 수 있다. 본 명세서에서는 상기 특징 값을 BQI(Block Quality Indicator)로 명명하기로 한다. The characteristic determination module 110 may calculate characteristic values of each of the plurality of divided blocks. The feature value may mean information that can indicate the feature of the partial image corresponding to each block. The feature value may be a value related to how much each block can be compressed. In the present specification, the feature value will be referred to as a BQI (Block Quality Indicator).

상기 BQI는 도 5에 도시된 바와 같이 상기 블록에 포함된 각각의 픽셀들의 디퍼렌셜 값의 평균에 의해 산출될 수 있다. 디퍼렌셜 값의 평균이 높다는 것은 상기 블록에 상응하는 부분 이미지가 복잡도가 높음을 나타낼 수도 있고, 부분 이미지 내에 루미넌스의 변화가 많음을 나타낼 수도 있다. 그리고 이처럼 디퍼렌셜 값의 평균 즉, BQI가 높다는 것은 일반적으로 압축이 많이 되어도 가시적인 화질의 저하가 상대적으로 낮음을 의미할 수도 있다. The BQI may be calculated by an average of the differential values of the respective pixels included in the block as shown in FIG. A high average value of the differential values may indicate that the partial image corresponding to the block has a high degree of complexity or that there is a large variation in luminance within the partial image. And, the average of the differential values, that is, the BQI is generally high, may mean that the degradation of the visual quality is relatively low even if the compression is large.

상기 블록에 포함된 어느 하나의 픽셀(예컨대, 10)의 디퍼렌셜 값은 상기 필셀(10)과 주변 픽셀들(11~17) 각각의 값의 차이들(d1~d7)의 평균을 의미할 수 있다. 이처럼, 상기 블록에 포함된 어느 하나의 픽셀의 디퍼렌셜 값이 결정되면, 나머지 픽셀들에 대해서도 동일한 방식으로 디퍼렌셜 값이 결정될 수 있다. 그러면, 상기 특성 판단모듈(110)은 상기 블록에 포함된 모든 픽셀들 각각의 디퍼렌셜 값을 산출할 수 있고, 이에 따라 상기 블록의 BQI 값을 산출할 수 있다.The differential value of any one pixel (e.g., 10) included in the block may mean an average of differences d1 to d7 between the values of the pixel 10 and the neighboring pixels 11 to 17 . As such, if a differential value of one of the pixels included in the block is determined, a differential value may be determined for the remaining pixels in the same manner. Then, the characteristic determination module 110 may calculate a differential value of each of all the pixels included in the block, and thereby calculate the BQI value of the block.

이처럼 소정의 블록에 대해 특징값 즉, BQI가 산출되면, 산출된 BQI에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블이 결정될 수 있다. BQI에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블은 반복적인 실험을 통해 결정되어 미리 양자화 테이블 모듈(120)에 의해 정의될 수 있다. 즉, 특정 블록의 BQI 값이 산출되면, 산출된 BQI의 값에 해당하는 블록특성별 양자화 테이블이 실험을 통해 또는 소정의 방식을 통해 미리 결정되어 있을 수 있으며, 미리 결정되어 있는 블록특성별 양자화 테이블에 대한 정보가 상기 양자화 테이블 모듈(120)에 미리 저장되어 있을 수 있다. 구현 예에 따라서는, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 BQI를 이용하여 블록특성별 양자화 테이블을 소정의 방식으로 생성할 수 있다. 예컨대, BQI의 값을 이용하여 표준 양자화 테이블의 엘리먼트의 값들을 스케일링(scaling)하여 블록특성별 양자화 테이블을 생성할 수도 있다. When a characteristic value, i.e., a BQI, is calculated for a predetermined block, a quantization table for each block characteristic corresponding to the calculated BQI can be determined. The quantization table for each block characteristic corresponding to the BQI may be determined through repeated experiments and defined by the quantization table module 120 in advance. That is, when a BQI value of a specific block is calculated, a quantization table for each block characteristic corresponding to the calculated BQI value may be determined in advance through experiments or a predetermined method, and a predetermined quantization table for each block characteristic May be stored in the quantization table module 120 in advance. According to an embodiment, the quantization table module 120 can generate a quantization table for each block characteristic using a BQI in a predetermined manner. For example, the quantization table for each block characteristic may be generated by scaling the values of elements of the standard quantization table using the value of BQI.

어떠한 경우든 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 블록별 특성(즉, 특징값)에 따라 블록특성별 양자화 테이블이 정의될 수 있고, 상기 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 상기 적응 이미지 압축시스템(100)은 양자화 테이블을 이용하여 양자화된 값을 조정하여 추가적인 압축을 수행할 수 있다.In any case, according to the technical idea of the present invention, a quantization table for each block characteristic can be defined according to a block characteristic (i.e., a characteristic value), and the adaptive image compression system 100, Can perform additional compression by adjusting quantized values using a quantization table.

한편, 압축대상 이미지 전체에 적용될 양자화 테이블 역시 압축대상 이미지의 특성에 의해 결정될 수도 있다. 압축대상 이미지의 특성은 각각의 블록별 특징값 즉, BQI에 의해 결정될 수 있다.The quantization table to be applied to the entire compression target image may also be determined by the characteristics of the compression target image. The characteristic of the compression target image can be determined by the characteristic value of each block, that is, the BQI.

상기 BQI에 기초하여 상기 압축대상 이미지의 특성을 판단하는 방식은 다양할 수 있다. 예컨대, 상기 BQI의 산술평균값 등과 같은 소정의 대표 값을 상기 압축대상 이미지의 특성으로 판단할 수 있다. 어떠한 방식이든 상기 BQI에 기초하여 상기 압축대상 이미지 전체의 특성을 결정할 수 있다. 상기 특성은 상기 압축대상 이미지가 얼마나 압출될 수 있는지를 나타낼 수 있는 소정의 값일 수도 있고, 상기 BQI 값들의 조합 또는 통계를 의미할 수도 있다. 이처럼 상기 특성을 판단할 수 있는 다양한 구현 예가 가능하다.The manner of determining the characteristics of the compression target image based on the BQI may vary. For example, a predetermined representative value such as an arithmetic average value of the BQI may be determined as the characteristic of the compression target image. In any manner, the characteristics of the whole image to be compressed can be determined based on the BQI. The characteristic may be a predetermined value that can indicate how much the image to be compressed can be extruded, or a combination or statistics of the BQI values. Various implementations are possible to determine the characteristics as described above.

일 실시 예에 의하면, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 특성 판단모듈(130)에 의해 판단된 블록들 각각에 상응하는 복수의 BQI들 각각을 소정의 분류기준에 기초하여 분류할 수 있다. 즉, 복수의 블록들 각각의 특성을 상기 분류기준에 기초하여 분류할 수 있다. 그리고, 분류된 결과를 이용하여 상기 압축대상 이미지 전체의 특성을 판단할 수도 있다.According to an exemplary embodiment, the quantization table module 120 may classify each of the plurality of BQIs corresponding to each of the blocks determined by the characteristic determination module 130 based on a predetermined classification criterion. That is, the characteristics of each of the plurality of blocks can be classified based on the classification criterion. The characteristics of the entire compression target image may be determined using the classified result.

이러한 일 예는 도 6에 도시된다.An example of this is shown in Fig.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 압축대상 이미지의 특성을 판단하는 방식을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 6 is a diagram for explaining a method of determining a characteristic of an image to be compressed according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 각각의 블록들이 가질 수 있는 BQI를 소정의 범위로 분류하는 기준을 미리 저장하고 있을 수 있다. 그리고, 이러한 분류의 기준에 기초하여, 도 6에 도시된 바와 같이 BQI가 제1범위(예컨대, 0.5보다 적은 범위) 보다 적은 블록을 제1분류, 제2범위(예컨대, BQI가 0.5보다 크거나 같고 1보다 적은 범위)에 해당하는 블록을 제2분류, 제3범위(예컨대, BQI가 1보다 크거나 같고 1.5보다 적은 범위)에 해당하는 블록을 제3분류로 구분할 수 있다.Referring to FIG. 6, the quantization table module 120 may previously store a criterion for classifying the BQI that each block has into a predetermined range. Based on the criterion of this classification, a block having a BQI smaller than a first range (for example, less than 0.5) is divided into a first classification, a second range (for example, a BQI is greater than 0.5 And a block corresponding to a third range (for example, a range where BQI is greater than or equal to 1 and less than 1.5) can be classified into a third classification.

그러면 유사한 특성을 가지는 블록들은 동일한 분류로 분류될 수 있다. 따라서 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 어떤 분류에 해당하는 블록이 몇 개인지에 따라 상기 압축대상 이미지 전체의 특성을 결정하고, 결정된 특성에 따라 상기 양자화 테이블을 정의할 수 있다. 예컨대, 제1분류에 해당하는 블록이 많은 경우에는, 압축률이 작아야 가시적 화질 저하가 없는 블록이 많은 것을 의미할 수 있다. 따라서, 이러한 경우에는 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 압축대상 이미지 전체의 압축률이 낮아야 가시적 화질 저하가 없는 이미지라고 판단할 수 있다. 그러면, 그에 적합한 QSF(quntaization scale factor) 값을 결정할 수 있다. 물론, 제1분류 뿐만 아니라, 다른 다양한 분류에 해당하는 블록의 개수 등에 기초하여 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 상기 압축대상 이미지의 특성 즉, 상기 압축대상 이미지의 압축정도를 나타내는 QSF를 결정할 수 있다.Then blocks with similar characteristics can be classified into the same classification. Therefore, the quantization table module 120 determines the characteristics of the entire compression target image according to which block among the blocks included in the compression target image, and defines the quantization table according to the determined characteristics can do. For example, when there are many blocks corresponding to the first classification, a small compression ratio may mean that many blocks have no deterioration in visual quality. Therefore, in this case, the quantization table module 120 can determine that the compression rate of the entire compression target image is low so that the image is free from visible quality deterioration. Then, a quntaization scale factor (QSF) value suitable for that can be determined. Of course, the quantization table module 120 can determine the QSF indicating the characteristic of the compression target image, that is, the compression degree of the compression target image, based on not only the first classification but also the number of blocks corresponding to various other classification .

상기 BQI의 분류기준 즉, BQI를 분류하는 기준 값들 및 분류된 BQI에 기초하여 어떠한 QSF 값이 결정될지 여부는 실험적으로 결정되어 미리 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 저장되어 있을 수 있다. 예컨대, 제1분류를 결정하는 기준 값(예컨대, 0.5)은 반복적인 실험 및 이에 따른 압축결과의 검증에 통해 결정될 수 있다. 또한, 상기 BQI가 어떠한 값들을 가지는지, 어떠한 분포를 가지는지, 또는 어떤 분류에 속하는 블록들이 몇 개(또는 전체 블록에서 차지하는 비율)인지 여부 등에 따라 실험적으로 결정된 QSF 값들에 대한 정보가 즉, QSF 판단 리스트가 미리 상기 적응 이미지 압축시스템(100)에 저장되어 있을 수 있다. 그리고, 이러한 QSF 판단 리스트에 기초하여 상기 QSF 값이 결정될 수 있다.Whether or not the QSF value is determined based on the classification criterion of the BQI, that is, the reference values for classifying the BQI and the classified BQI, may be experimentally determined and stored in the adaptive image compression system 100 in advance. For example, a reference value (e.g., 0.5) that determines the first classification may be determined through repeated experiments and verification of the compression result accordingly. In addition, information on experimentally determined QSF values depending on what values the BQI has, what kind of distribution, how many blocks belonging to a classification (or a ratio occupied by the whole block), etc., A judgment list may be stored in the adaptive image compression system 100 in advance. The QSF value may be determined based on the QSF decision list.

양자화 테이블 모듈(120)에 의해 QSF 값이 결정되면, 상기 양자화 테이블 모듈(120)은 결정된 QSF 값에 기초하여 적응 양자화 테이블을 생성할 수 있다. 또한, 이전출원에 개시된 바와 같이 상기 적응 양자화 테이블을 생성하기 위해 표준 양자화 테이블이 이용될 수도 있다. 각각의 블록별 특징값에 기초하여 전체 압축대상 이미지의 특성이 정의되고, 그에 따라 상기 양자화 테이블이 정의되는 기술적 사상은 이전출원에 상세히 개시되어 있으므로 상세한 설명은 생략하도록 한다.Once the QSF value is determined by the quantization table module 120, the quantization table module 120 may generate an adaptive quantization table based on the determined QSF value. A standard quantization table may also be used to generate the adaptive quantization table as disclosed in the prior application. The technical idea in which the characteristics of the entire compression target image are defined on the basis of the characteristic values of each block and the quantization table is defined in accordance with each block is described in detail in the previous application, so a detailed description will be omitted.

결국, 본 발명의 기술적 사상에 의하면, 하나의 양자화 테이블을 이용하여 양자화를 수행하면서도 적어도 하나의 블록에 대해서는 상기 양자화 테이블에 상응하는 양자화 스케일과는 서로 다른 양자화 스케일로 양자화를 수행할 수 있는 효과가 있다. 또한, 종래의 압축방식과 같이 압축을 수행한 후 아티팩트가 존재하는지를 검사하는 과정을 반복적으로 수행하는 것이 아니라, 미리 얼마만큼 압축대상 이미지를 압축 또는 추가압축 할지를 결정한 후, 한 번의 압축으로 압축을 수행할 수 있으므로, 현저한 압축 속도의 성능 개선 효과가 존재할 수 있다. As a result, according to the technical idea of the present invention, it is possible to perform quantization with a quantization scale different from the quantization scale corresponding to the quantization table for at least one block while performing quantization using one quantization table have. Further, instead of repeatedly performing the process of checking whether an artifact exists after performing compression as in the conventional compression method, it is determined how much the compression target image is compressed or added beforehand, and then compression is performed by one compression , There can be a performance improvement effect of remarkable compression speed.

본 발명의 실시 예에 따른 적응 이미지 압축방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The adaptive image compressing method according to the embodiment of the present invention can be implemented as a computer readable code on a computer readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a hard disk, a floppy disk, an optical data storage device, and the like in the form of a carrier wave (for example, . In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that computer readable codes can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the present invention pertains.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

Claims (15)

압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축방법에 있어서,
이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하기 위해, 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계; 및
상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록의 특정 엘리먼트를 양자화하기 위해, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 확인한 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 단계를 포함하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
An image compression method for performing block-specific quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed,
Checking a quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block so that the image compression system quantizes a specific block among blocks included in the compression target image; And
Wherein the image compression system is configured to quantize a specific element of the specific block by comparing a value of a first element of the quantization table corresponding to the specific element with a value of a second element of a quantization table per block characteristic corresponding to the identified specific element Wherein the adaptive image compression method comprises the steps of:
제1항에 있어서, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 단계는,
상기 이미지 압축시스템이 상기 제1엘리먼트의 값과 상기 제2엘리먼트의 값에 기초하여 결정되는 추가 압축 값을 연산하는 단계; 및
상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트의 값으로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값을 차감한 값을 상기 특정 엘리먼트의 최종 양자화 결과 값으로 연산하는 단계를 포함하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
2. The method of claim 1, wherein the step of calculating using a value of a first element of the quantization table corresponding to the specific element and a value of a second element of the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific element,
Computing an additional compression value wherein the image compression system is determined based on the value of the first element and the value of the second element; And
Calculating a value obtained by subtracting the additional compression value from a value obtained by quantizing the specific element by the image compression system with the value of the first element, as a final quantization result value of the specific element; Compression method.
제2항에 있어서, 상기 이미지 압축시스템이 상기 제1엘리먼트의 값과 상기 제2엘리먼트의 값에 기초하여 결정되는 추가 압축 값을 연산하는 단계는,
상기 이미지 압축시스템이 다음의 수학식을 만족하는 추가 압축 값을 연산하는 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
[수학식]
qi/2+pqi ≤ q'i/2
여기서 qi는 상기 제1엘리먼트의 값, p는 상기 추가 압축 값, q'i는 상기 제2엘리먼트의 값, i 는 엘리먼트 인덱스(index)임.
3. The method of claim 2, wherein the step of computing an additional compression value, wherein the image compression system determines based on the value of the first element and the value of the second element,
Wherein the image compression system computes an additional compression value that satisfies the following equation: &lt; EMI ID = 17.0 &gt;
[Mathematical Expression]
q i / 2 + pq i? q ' i / 2
Where q i is the value of the first element, p is the additional compression value, q ' i is the value of the second element, and i is the element index.
제1항에 있어서, 상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은,
상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록의 특징값을 산출하는 단계를 더 포함하며,
상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계는,
상기 특징 값에 따라 미리 결정된 상기 블록특성별 양자화 테이블을 확인하는 단계를 포함하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
2. The method of claim 1, wherein the adaptive image compression method using the block characteristic comprises:
Wherein the image compression system further comprises calculating a feature value of the specific block,
Wherein the step of verifying the quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block comprises:
And determining a predetermined quantization table for each block characteristic according to the feature value.
제4항에 있어서, 상기 특정 블록의 특징값을 산출하는 단계는,
상기 이미지 압축시스템이 상기 특정 블록에 포함된 픽셀들 각각의 디퍼렌셜(differential) 값의 평균값을 상기 특징값으로 산출하는 단계를 포함하며,
상기 디퍼렌셜 값은,
특정 픽셀의 픽셀 값과 상기 특정 픽셀 주변의 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이 값의 평균인 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
5. The method of claim 4, wherein the calculating of the feature value of the specific block comprises:
Wherein the image compression system calculates an average value of differential values of each of the pixels included in the specific block as the feature value,
The differential value,
Wherein the average of the pixel values of the specific pixels and the difference values of the pixel values of the pixels around the specific pixel are the average values of the difference values.
제1항에 있어서, 상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법은,
상기 이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 각각의 특징값을 산출하고, 산출된 상기 블록들 각각의 특징값에 기초하여 상기 양자화 테이블을 결정하는 단계를 더 포함하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
2. The method of claim 1, wherein the adaptive image compression method using the block characteristic comprises:
Wherein the image compression system calculates the feature value of each block included in the compression target image and determining the quantization table based on the calculated feature value of each of the blocks, Image compression method.
압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축방법에 있어서,
이미지 압축시스템이 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하면서 상기 특정 블록에 포함된 각각의 엘리먼트를 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화하는 단계; 및
상기 이미지 압축시스템이 각각의 엘리먼트들 중 적어도 일부에 대해 선택적으로 상기 각각의 엘리먼트에 대응되는 추가 압축 값을 차감하여 저장하는 단계를 포함하며,
상기 추가 압축 값은,
상기 특정 블록의 특징 값에 기초하여 결정된 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축방법.
An image compression method for performing block-specific quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed,
Quantizing each element included in the specific block using the quantization table while the image compression system quantizes a specific block among blocks included in the compression target image; And
Wherein the image compression system selectively stores, for at least some of each of the elements, an additional compression value corresponding to the respective element,
The further compressed value may be,
Wherein the quantization table is determined based on a quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block determined based on the characteristic value of the specific block.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium recording a program for performing the method according to any one of claims 1 to 7.
압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축시스템에 있어서,
상기 양자화 테이블 및 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 정의하는 양자화 테이블 모듈; 및
상기 특정 블록의 특정 엘리먼트를 양자화하기 위해, 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 양자화 테이블의 제1엘리먼트의 값과 상기 양자화 테이블 모듈에 의해 정의되는 상기 특정 엘리먼트에 대응되는 상기 블록특성별 양자화 테이블의 제2엘리먼트의 값을 이용하여 연산하는 제어모듈을 포함하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
1. An image compression system for performing block-specific quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed,
A quantization table module for defining a quantization table for each block characteristic corresponding to a specific block among blocks included in the quantization table and the compression target image; And
And a second element of the quantization table corresponding to the block element corresponding to the specific element defined by the quantization table module, for quantizing a specific element of the specific block, An adaptive image compression system using a block property including a control module for performing an operation using an element value.
제9항에 있어서, 상기 제어모듈은,
상기 제1엘리먼트의 값과 상기 제2엘리먼트의 값에 기초하여 결정되는 추가 압축 값을 연산하고,
상기 특정 엘리먼트를 상기 제1엘리먼트의 값으로 양자화한 값에서 상기 추가 압축 값을 차감한 값을 상기 특정 엘리먼트의 최종 양자화 결과 값으로 연산하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
10. The apparatus of claim 9,
Computing an additional compressed value that is determined based on the value of the first element and the value of the second element,
And a value obtained by subtracting the additional compression value from a value obtained by quantizing the specific element with the value of the first element is calculated as a final quantization result value of the specific element.
제10항에 있어서, 상기 제어모듈은,
다음의 수학식을 만족하는 추가 압축 값을 연산하는 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
[수학식]
qi/2+pqi ≤ q'i/2
여기서 qi는 상기 제1엘리먼트의 값, p는 상기 추가 압축 값, q'i는 상기 제2엘리먼트의 값, i 는 엘리먼트 인덱스(index)임.
11. The apparatus of claim 10,
And an additional compression value satisfying the following equation is computed.
[Mathematical Expression]
q i / 2 + pq i? q ' i / 2
Where q i is the value of the first element, p is the additional compression value, q ' i is the value of the second element, and i is the element index.
제9항에 있어서, 상기 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템은,
상기 특정 블록의 특징값을 산출하기 위한 특성 판단모듈을 더 포함하며,
상기 양자화 테이블 모듈은,
상기 특성 판단모듈에 의해 판단된 상기 특징값에 따라 미리 결정된 상기 블록특성별 양자화 테이블을 정의하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
The system of claim 9, wherein the adaptive image compression system using the block characteristic comprises:
Further comprising a characteristic determination module for calculating a characteristic value of the specific block,
Wherein the quantization table module comprises:
And a quantization table for each block characteristic is determined in accordance with the feature value determined by the characteristic determination module.
제12항에 있어서, 상기 특성 판단모듈은,
상기 특정 블록에 포함된 픽셀들 각각의 디퍼렌셜(differential) 값의 평균값을 상기 특징값으로 산출하며,
상기 디퍼렌셜 값은,
특정 픽셀의 픽셀 값과 상기 특정 픽셀 주변의 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이 값의 평균인 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
13. The apparatus of claim 12,
Calculating an average value of differential values of pixels included in the specific block as the feature value,
The differential value,
Wherein the average value of the difference values between the pixel values of the specific pixels and the pixel values of the pixels around the specific pixel.
제9항에 있어서, 상기 양자화 테이블 모듈은,
상기 특성 판단모듈에 의해 판단된 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 각각의 특징값에 기초하여 상기 양자화 테이블을 정의하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.
10. The apparatus of claim 9, wherein the quantization table module comprises:
And the quantization table is defined based on a feature value of each block included in the compression target image determined by the characteristic determination module.
압축대상 이미지에 포함된 블록들의 양자화를 수행할 때 공통적으로 이용되는 양자화 테이블을 이용하여 블록별 양자화를 수행하는 이미지 압축시스템에 있어서,
상기 양자화 테이블 및 상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블을 정의하는 양자화 테이블 모듈; 및
상기 압축대상 이미지에 포함되는 블록들 중 특정 블록의 양자화를 수행하면서 상기 특정 블록에 포함된 각각의 엘리먼트를 상기 양자화 테이블을 이용하여 양자화하고, 양자화된 각각의 엘리먼트들 중 적어도 일부에 대해 선택적으로 상기 각각의 엘리먼트에 대응되는 추가 압축 값을 차감하여 저장하는 제어모듈을 포함하며,
상기 추가 압축 값은,
상기 특정 블록의 특징 값에 기초하여 상기 양자화 테이블 모듈에 의해 결정된 상기 특정 블록에 대응되는 블록특성별 양자화 테이블에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 블록특성을 이용한 적응 이미지 압축시스템.

1. An image compression system for performing block-specific quantization using a quantization table commonly used when quantizing blocks included in an image to be compressed,
A quantization table module for defining a quantization table for each block characteristic corresponding to a specific block among blocks included in the quantization table and the compression target image; And
Quantizing a specific block among the blocks included in the compression target image, quantizing each element included in the specific block using the quantization table, and selectively applying, to at least some of the quantized elements, And a control module for subtracting and storing an additional compressed value corresponding to each element,
The further compressed value may be,
Wherein the quantization table is determined based on a quantization table for each block characteristic corresponding to the specific block determined by the quantization table module based on the characteristic value of the specific block.

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